Nhóm Meta FAIR Chemistry tiếp tục có những bước tiến đáng kể. 1️⃣ Hôm nay chúng tôi thông báo về FastCSP, một quy trình tạo ra các cấu trúc tinh thể ổn định cho các phân tử hữu cơ. Điều này tăng tốc các nỗ lực khám phá vật liệu và giảm thời gian thiết kế tinh thể phân tử từ vài tháng xuống còn vài ngày. Đọc bài báo: Quy trình sẽ sớm có mặt tại đây:

Chúng tôi rất vui mừng giới thiệu bộ dữ liệu Open Direct Air Capture 2025, bộ dữ liệu mở lớn nhất để khám phá các vật liệu tiên tiến có khả năng thu CO2 trực tiếp từ không khí. Được phát triển bởi Meta FAIR, @GeorgiaTech và @cusp_ai, bản phát hành này cho phép sàng lọc nhanh chóng và chính xác các vật liệu thu giữ carbon và có thể giúp tăng tốc các giải pháp khí hậu bằng cách sử dụng AI. Khám phá toàn bộ bộ dữ liệu tại đây:

Hôm nay, Mark đã chia sẻ tầm nhìn của Meta về tương lai của siêu trí tuệ cá nhân cho mọi người. Đọc toàn bộ bức thư của anh ấy ở đây:

Chúng tôi đang mở rộng hạ tầng AI của mình một cách nhanh chóng và đã áp dụng một phương pháp mới là xây dựng các lều chống thời tiết để chứa các cụm GPU. Điều này cho phép chúng tôi đưa các trung tâm dữ liệu mới vào hoạt động trong vài tháng thay vì vài năm. 🚀 Đọc thêm trong bài viết này của @FastCompany:

Chúng tôi rất vui mừng khi thấy các mô hình ML tiên tiến và phần cứng EMG của chúng tôi — biến đổi các tín hiệu thần kinh điều khiển cơ ở cổ tay thành các lệnh điều khiển tương tác máy tính một cách liền mạch — xuất hiện trong số mới nhất của @Nature. Đọc câu chuyện: Tìm thêm chi tiết về công việc này và các mô hình trên @github:

🚨 Bản phát hành mã nguồn mở mới: AI Alliance hiện đang hỗ trợ Llama Stack, một khung ứng dụng AI mô-đun được phát triển bởi Meta. Được xây dựng để dễ dàng di chuyển, lựa chọn của nhà phát triển và triển khai trong thực tế. Chi tiết ⬇️ 🔗

Meta FAIR gần đây đã phát hành Tập dữ liệu Tương tác Liên tục, tập dữ liệu video chất lượng cao lớn nhất được biết đến trong loại hình này, với: Hơn 4,000 người tham gia đa dạng Hơn 4,000 giờ video Hơn 65,000 tương tác Hơn 5,000 mẫu đã được chú thích Tập dữ liệu này bao gồm các video tương tác trực tiếp, mặt đối mặt của con người, đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc hiểu và mô hình hóa cách mọi người giao tiếp và hành xử khi họ ở bên nhau—nâng cao khả năng của AI trong việc tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên hơn và các cử chỉ giống con người. Tải xuống tập dữ liệu trên @huggingface: Tìm hiểu thêm về tập dữ liệu:

Tuần này, chúng tôi đã chia sẻ một công cụ AI mã nguồn mở sẽ giúp tăng tốc việc phát hiện bê tông hiệu suất cao, carbon thấp. Xem toàn bộ câu chuyện trong chuỗi bên dưới. Bạn cũng có thể tìm thấy các tài liệu nghiên cứu cho dự án này tại đây: 1️⃣ Báo cáo kỹ thuật với chi tiết về mô hình và thuật toán tối ưu hóa: 2️⃣ Kho lưu trữ SustainableConcrete mã nguồn mở với dữ liệu và mã liên quan.

Hôm nay Mark đã công bố khoản đầu tư lớn vào tính toán AI của Meta. Xem bài đăng của anh ấy:

🚀Mới từ Meta FAIR: hôm nay chúng tôi giới thiệu Tương tác Liên tục, một dự án nghiên cứu dành riêng cho việc mô hình hóa động lực giữa các cá nhân. Dự án này có một loạt các mô hình hành vi âm thanh-điện ảnh, được phát triển hợp tác với phòng thí nghiệm Codec Avatars của Meta + phòng thí nghiệm Core AI, mô phỏng lời nói giữa hai cá nhân thành các cử chỉ toàn thân đa dạng, biểu cảm và các hành vi lắng nghe chủ động, cho phép tạo ra các hình đại diện hoàn toàn trong 2D và 3D. Những mô hình này có tiềm năng tạo ra các tác nhân ảo tự nhiên hơn, tương tác có thể tham gia vào các tương tác xã hội giống như con người trong nhiều bối cảnh khác nhau. Tìm hiểu thêm: